人工智能应用实践在初中信息科技课堂的实施路径

引言

随着《义务教育信息科技课程标准（2022 年版）》颁布，初中信息科技课程承担起培养学生数字素养与技能的重要使命。人工智能作为数字素养核心组成部分，其应用实践需融入日常课堂教学。然而，当前初中信息科技课堂存在人工智能应用碎片化、技术门槛高、与课程脱节等问题。本文以人教版八年级全一册第18 课“数据分析与处理”、第19 课“数据呈现可视化”为切入点，探索人工智能应用实践在初中信息科技课堂的实施路径，旨在构建“理论—实践—评价”一体化教学体系，推动人工智能教育从“技术展示”向“素养培养”转型。

一、教学策略优化

（一）情境创设激活学习动机

在“数据分析与处理”课程中，教师可创设“校园图书馆借阅数据整理”情境，引导学生运用人工智能工具完成图书分类、借阅频率统计等任务。通过真实问题驱动，学生主动探索数据清洗、分类标准制定等技能，避免传统教学中“为技术而技术”的困境。例如，使用基础文本处理工具实现图书名称标准化，替代复杂算法操作，降低技术门槛。教师引导学生分析图书名称中的冗余信息，如重复的前缀或后缀，通过简单的文本替换功能实现统一格式。这一过程不仅培养了学生的数据整理能力，还激发了他们对数据规范重要性的认识，为后续的数据可视化处理奠定基础，使学习动机自然融入实践过程。

（二）任务驱动强化实践操作

“数据呈现可视化”课程可采用“班级活动经费使用情况可视化”任务，要求学生将文字描述的经费数据转化为图表形式。教师提供结构化模板，引导学生通过拖拽式操作完成柱状图、折线图绘制，重点培养图表要素识别、数据映射关系理解等核心能力。任务设计强调“做中学”，避免过度依赖数据计算，聚焦可视化呈现本质。例如，学生需要理解不同图表类型适用的场景，如柱状图适合展示类别数据对比，折线图适合展示趋势变化。通过实践操作，学生掌握如何将文字信息转化为直观的图表表达，提升信息呈现的清晰度和说服力，使技能掌握与实际应用紧密结合。

（三）协作学习促进思维碰撞

组织“城市天气数据对比”小组活动，每组分配不同城市天气记录，要求合作完成数据合并、异常值处理及可视化呈现。通过组内分工、组间交流，学生体会数据整合过程中标准统一的重要性，形成“数据规范—处理逻辑—呈现效果”的完整认知链条，避免孤立技术操作。例如，小组内部分工负责数据收集、清洗、可视化绘制等环节，通过讨论确定统一的天气数据格式，如“晴天”“多云”等分类标准。在交流过程中，学生分享各自的处理思路，发现并解决数据合并中的不一致问题，最终共同完成一份完整的城市天气对比图表，深化对数据整合全流程的理解，促进思维碰撞与团队协作能力的提升。

二、课程设计创新

（一）教材内容重组与延伸

将第18 课“数据分析与处理”与第19 课“数据呈现可视化”整合为“数据素养培养”单元，设计连贯性学习活动。例如，在“校园植物生长数据记录”项目中，先进行数据采集与清洗教学，随后延伸至生长趋势可视化呈现，形成“数据采集—处理—呈现”完整流程。教材内容重组需避免引入复杂算法，保持与课标一致性。

（二）人工智能工具本土化改造

选用符合初中生认知水平的基础人工智能工具，如具备基础数据筛选功能的电子表格软件、支持简单图表生成的在线平台。在“班级考勤数据整理”活动中，利用工具内置的“条件格式”功能实现迟到标记可视化，替代手动统计。工具选择强调“够用即好”，避免引入需要编程或复杂配置的高阶功能。

（三）跨学科项目融合实践

设计“历史事件时间轴绘制”跨学科项目，结合语文、历史学科内容，将文字描述的历史事件转化为时间轴图表。在“数据分析与处理”阶段完成事件时间提取与排序，在“数据呈现可视化”阶段完成时间轴绘制。项目实施注重学科知识整合，避免人工智能技术成为孤立教学点，体现“技术为学科服务”理念。

三、评价体系构建

（一）过程性评价记录成长轨迹

建立“学习任务单”制度，在“图书借阅数据处理”活动中记录学生操作步骤、问题解决策略。例如，记录学生在数据清洗时对重复记录的处理方式，在可视化呈现时对图表类型的选择依据。过程性评价强调“行为观察—策略分析—能力诊断”逻辑，避免仅关注最终成果。

（二）能力维度量化评价标准

制定“数据素养能力矩阵”，包含数据整理能力、可视化表达能力、逻辑思维能力等维度。在“班级活动经费可视化”任务中，通过学生作品评估“图表要素完整性”“数据映射准确性”“逻辑清晰度”等指标。评价标准采用等级制描述，避免数值评分导致的“数据依赖”倾向。

（三）多元评价主体协同反馈

引入学生自评、小组互评、教师评价三级评价体系。在“城市天气数据对比”活动中，学生先进行自我反思，随后小组内互相评价图表呈现效果，最后教师综合过程表现与成果质量给予反馈。多元评价促进“评价—反思—改进”循环，避免单一评价主体导致的片面性。

结论

人工智能应用实践在初中信息科技课堂的实施路径需围绕“教学策略优化—课程设计创新—评价体系构建”三条主线展开。通过“以用促学”课堂模式激活学习动机，课程设计创新实现人工智能与课程内容的有机融合，评价体系构建注重过程与能力发展。以人教版八年级全一册第 18 课“数据分析与处理”、第 19 课“数据呈现可视化”为实践载体，可形成可复制、易操作的教学范式。研究强调避免高新技术依赖，聚焦基础技能培养，符合初中生认知特点，为数字时代人才培养提供有效路径。未来需进一步探索人工智能应用实践与课程标准的深度契合，推动初中信息科技课堂从“技术教学”向“素养培养”转型。

参考文献：

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